由于多来源的海洋环境数据常以不同时间、空间分辨率呈现,并具有不同的误差,因此,有必要分析数据源的差异是否会对研究结果产生显著影响,是否会影响基于不同数据源估计的模型对其他数据的适用性。为此,本研究利用多个网站提供的叶绿素浓度与海表水温数据,采用线性回归与随机检验方法,分析了不同数据源对栖息地模型构建及其预测效果的影响。研究结果表明,不同数据源的数据之间常存在系统性偏差,从而使得模型参数的估计具有显著性差异,该模型不适合于其他数据源的数据;多源环境数据间的离散性反映数据存在随机误差,环境数据的随机误差将使模型结果具有随机性,因此本研究建议定量分析模型结果的不确定性,以使模型结果得到科学应用。

根据2003—2011年7—9月近海日本鲭生产数据,结合海洋遥感获取的海表温度(SST)和海面高度数据(SSH),利用作业网次与SST和SSH的关系建立适应性指数(SI)模型,将时间和空间尺度分别划分为3个级别,建立9个不同时空尺度下的栖息地适应性指数(HSI)模型,分析比较得出不同时空尺度下近海日本鲭栖息地适应性指数最优模型,并对最优模型进行验证。结果显示,时间尺度为月,空间尺度为1°×1°是建立近海日本鲭栖息地适应性指数模型的最适时空尺度,当HSI大于0.6时,作业网次比重为75.42%,当HSI小于0.4时,作业网次比重为12.93%。利用2012年7—9月生产数据对最优模型进行验证,结果显示,当HSI大于0.6时,作业网次比重为60.89%,当HSI小于0.4时,作业网次比重为13.88%。研究表明,在建立鱼类栖息地适应性指数模型时,需要考虑海洋环境因子的时空尺度,以便更好地预测中心渔场。

鲣(Katsuwonus pelamis)是太平洋热带海域重要的金枪鱼种类之一,也是目前我国金枪鱼围网渔船的主要捕捞对象之一。根据1995—2012年中西太平洋海域(5°N-10°S;125°E-135°W)延绳钓生产统计数据,结合海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)的遥感数据,利用频次分布法分析了中西太平洋围网鲣分布的SST和SSH适宜范围;采用了外包络法,按季度分别建立了SST、SSH的适应性指数(SI),采用算术平均法(AMM)和几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型计算其栖息地指数

根据2003—2009年5—9月我国大型拖网渔船捕捞智利竹鱼的生产统计数据,结合海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)的海洋环境因子,以作业网次和单位捕捞努力量渔获量(CPUE)作为适应性指数(SI),采用外包络法分别建立SST、SSH的SI,采用算术平均法(AMM)、几何平均法(GMM)、基于权重的AMM分别建立栖息地指数(HSI),并用2010—2011年度生产捕捞数据进行比较与验证。结果显示,以作业网次为基础的SI为最适;AMM优于GMM;考虑到权重的AMM优于没有考虑权重的AMM,5—9月最

白头鹤是中国国家Ⅰ级重点保护野生动物,世界自然保护联盟(IUCN)将其列为易危物种。目前仅知道白头鹤繁殖于中国黑龙江流域和俄罗斯西伯利亚东南部,但对其繁殖栖息地的具体研究尚不完善。为了掌握这一物种在东北亚地区的繁殖栖息地的分布及特征,更好地对该物种及其栖息地实施保护,2011—2013年在小兴安岭对白头鹤繁殖栖息地进行了调查,除新近采集的数据,还通过调查收取了过去近10年(2001—2010年)的白头鹤繁殖数据。本研究采用Salford Predictive Modeler、R等数据分析软件对收集到的繁殖数据建立模型(随机森林模型)进行预测,并使用地理信息系统(GIS)对预测的白头鹤繁殖区绘图...

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是一种高度洄游的中上层鱼类，其分布受环境影响明显, 利用海洋环境的变化对其栖息地分布进行预测有重要科学意义。本研究采用2015－2017年盛渔期中国大陆地区渔船在南太平洋的长鳍金枪鱼延绳钓渔捞日志数据，结合同时期海洋环境数据，使用最大熵模型获得了2015－2016年盛渔期(5－8月)长鳍金枪鱼渔获率对各环境因子的反馈曲线以及各环境因子的贡献率，并据此计算出2017年盛渔期其潜在栖息地分布，然后叠加同年真实渔业数据对各模型的预测准确率进行比较。结果表明：1) 由渔获率对各环境因子的反馈曲线发现，25°S以北区域最适宜长鳍金枪鱼栖息的海表温度为28.4～30.6 ℃、300 m水深温度为13.2～17.6 ℃、海表面盐度为35.6～36.7、海表风场南北分量为-1.6～5.8 m/s，25°S以南区域分别为17.8～23.4 ℃，12.2～16.9 ℃，35.2～36.0，-0.7～4.9 m/s，总体相似。2) 25°S以北区域环境因子的重要性排名依次为海表面温度(因子平均贡献率31.3%)、海表面盐度(30.1%)、300 m水深温度(29.2%)、海表风场南北分量(9.4%)，在25°S以南区域依次为海表面温度(60.7%)、海表面盐度(22.4%)、海表风场南北分量(10.6%)、300 m水深温度(6.3%)；在25°S以南区域的，最重要性因子为海表面温度(平均贡献率大于60%)，且显著高于以北区域的31% ；在25°S以北区域，3个主要环境因子的重要性差异较小，平均贡献率都在30%左右。3) 模型的综合预测结果准确率在30%～85%之间，具体以中适生区的预测准确率较高，高、低适生区预测率相对较差，原因可能与模型和数据有一定关系。

利用栖息地指数模型准确地预测了秘鲁外海茎柔鱼的热点区。根据2008-2010年1-12月期间我国鱿钓渔船在秘鲁外海的生产数据,结合实时的海表温及海表面高度数据,分别建立以作业次数、单位捕捞努力量渔获量为基础的适应性指数。利用算术平均数模型建立基于海表温和海表面高度的栖息地指数模型,并利用2011年生产及环境数据对栖息地指数模型进行验证。结果显示,以作业次数为基础的适应性指数符合正态分布,而以单位捕捞努力量渔获量为基础的适应性指数显著性检验不显著,因此,只建立以作业次数为基础的模型。结果表明,以作业次数为基础的栖息地指数模型都高估了茎柔鱼热点区的范围,但大体范围基本一致,这说明其能较好地预测茎柔...

根据2003–2007年1–5月西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据以及表温(SST)、海面高度(SSH)等海洋遥感数据,以作业次数为基础采用外包络法建立SST、SSH的适应性指数模型。分别采用算术平均法(AMM)和几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型,并对2003–2007年1–5月的HSI值与实际产量和作业次数作比较。研究结果显示,AMM和GMM均拟合较好,HSI>0.6时,AMM的产量和作业次数比例分别为86.75%和89.82%;GMM的产量和作业次数比例分别为84.30%和85.80%,AMM稍优于GMM。利用2008年1–5月的阿根廷滑柔鱼生产数据进行实证分析,结果显示,...

根据２００３–２００７年１–５月西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据以及表温（ＳＳＴ）、海面高度（ＳＳＨ）等海洋遥感数据，以作业次数为基础采用外包络法建立ＳＳＴ、ＳＳＨ的适应性指数模型。分别采用算术平均法（ＡＭＭ）和几何平均法（ＧＭＭ）建立栖息地指数（ＨＳＩ）模型，并对２００３–２００７年１–５月的ＨＳＩ值与实际产量和作业次数作比较。研究结果显示，ＡＭＭ和ＧＭＭ均拟合较好，ＨＳＩ＞０．６时，ＡＭＭ的产量和作业次数比例分别为８６．７５％和８９．８２％；ＧＭＭ的产量和作业次数比例分别为８４．３０％和８５．８０％，ＡＭＭ稍优于ＧＭＭ。利用２００８年１–５月的阿根廷滑柔鱼生产数据进行实证分析，结果显示，．．．

文章构建多数据源情况下的科研合作网络模型，结合加权、数理统计、关系网络的理论和方法，对案例进行分析。检索ＳＣＩ、ＥＩ、ＣＮＫＩ等多数据源的个人科研数据并清洗、去重、中英文姓名映射，分别建立不同来源数据的邻接矩阵以及合并后的邻接矩阵，利用ＰａｊＥＫ软件进行分析，实现网络的可视化。

茎柔鱼是世界上重要的短生命周期鱼种，其群体对栖息地环境的变化十分敏感。根据2006—2014年春季（8—10月）、夏季（11—翌年1月）、秋季（2—4月）和冬季（5—7月）秘鲁外海茎柔鱼渔获数据，结合3个关键海洋环境因子：海表面温度（sea surface temperature, SST）、海表面高度（sea surface height, SSH）和净初级生产量（net primary production, NPP），利用不同权重方案的栖息地适应性指数模型来分析秘鲁外海茎柔鱼渔场分布。利用单位捕捞努力量渔获量（catch per unit of effort, CPUE）与SST、SSH和NPP建立适应性指数（suitability index, SI）模型，采用算术加权法建立综合适应性指数（habitat suitability index, HSI）模型，依据渔获量和捕捞努力量的比重来比较不同权重的HSI模型，选择不同季度下的最优模型，并用2015年的数据进行验证。结果显示，(1）茎柔鱼CPUE 和渔场纬度重心（latitudinal gravity centers of fishing ground, LATG）呈现显著的年际和季节变化。在年际变化上，CPUE基本在2～7 t/d之间浮动，纬度重心基本维持在10°S～18°S之间变化；在季度变化上，冬春季的CPUE高，渔场纬度重心偏向北部海域，夏季，CPUE随着纬度重心的南移而增加，与春季相比，栖息地南移1.5°，CPUE增加6.7%，秋季渔场纬度重心最靠南，CPUE最低。(2）不同季节的最优栖息地模型中的权重方案不同，冬春季最优模型权重方案为案例9，权重最高的环境因子是SST；夏季最优模型权重方案为案例7，SST、SSH和NPP权重相等；秋季最优模型权重方案为案例3，权重最高的是SSH；以上结果表明环境因子在每个季度中对秘鲁外海茎柔鱼的栖息地影响程度不同。(3）春、夏、秋、冬各季度最优模型预测的精度分别为84.68%、78.56%、72.74%和68.70%。本文研究有利于了解不同季度时间尺度下环境因子对秘鲁外海茎柔鱼的影响情况，为指导鱿钓渔业生产提供科学依据。

柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国在西北太平洋重要的商业捕捞对象,对其渔场进行准确预报是提高渔业生产能力的重要内容。本研究分别选取20052013年我国在该海域的柔鱼渔获量和捕捞努力量作为计算适宜度指数(SI)的2种指标,利用包括海表温度、叶绿素a(Chl-a)浓度、表温梯度强度和100 m水深的Argo浮标水温数据在内的海洋环境因子,通过非线性回归,生成了不同环境因子的SI曲线。在考虑约束条件的前提下,建立2种柔鱼渔场的栖息地指数(HSI)模型,并利用逐步回归剔除不显著的解释变量

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)因其经济价值、分布广泛,成为世界各国海洋渔业的主要捕捞对象之一。对长鳍金枪鱼进行渔场预报研究,可以提高捕捞效率和渔获产量,为渔业生产提供科学依据。选取了2006—2014年印度洋长鳍金枪鱼的生产数据,结合海洋表层的温度、盐度和叶绿素a浓度等3个环境因子,运用一元非线性指数模型按月份建立了各环境因子的印度洋长鳍金枪鱼单因子栖息地适应性指数(suitability index, SI)后,采用算术平均法获得综合栖息地适应性指数模型(habitat suitability index, HSI),并根据2016年印度洋渔业生产数据及相应海洋环境资料,基于地理信息系统(geographic information system,GIS)软件——ArcGIS对栖息地指数模型进行验证。研究表明该模型对渔场预报准确率约为90.56%,各HSI等级下平均预报准确率为87.46%,对于HSI等级4和5(I_(HSI)>0.5)等较高HSI值渔区所代表的中心渔场,其平均准确率为71.82%,考虑到I_(HSI)>0.5的产量平均比重达69.35%这一事实,说明所建立的HSI模型对印度洋长鳍金枪鱼具有较好的预报效果。

针对传统化工数据校正模型,文章提出了一种改进型校正模型,并对两种模型在单一平衡约束的校正效果的统计特性进行了定量分析与比较,得出了两种模型在不同工艺要求下各自的适应情况,可为数据校正工作的最佳决策提供理论依据。

本文系统性地研究面向查询的观点摘要任务,旨在构建一种查询式观点摘要模型框架,探究不同的摘要方法对摘要效果的影响。通过综合考虑情感倾向与句子相似度,从待检文档中抽取出待摘要语句,再结合神经网络和词嵌入技术生成摘要,进而构建面向查询的观点摘要框架。从Debatepedia网站上爬取议题和论述内容构建观点摘要实验数据集,将本文方法应用到该数据集上,以检验不同模型的效果。实验结果表明,在该数据集上,仅使用基于抽取式的方法生成的观点摘要质量更高,取得了最高的平均ROUGE分数、深度语义相似度分数和情感分数,较生成式方法分别提高6.58%、1.79%和11.52%,而比组合式方法提高了8.33%、2.80%和13.86%;同时,本文提出的句子深度语义相似度和情感分数评估指标有助于更好地评估面向查询的观点摘要模型效果。研究结果对于提升面向查询的观点摘要效果,促进观点摘要模型在情报学领域的应用具有重要意义。